ランダムフォレストによる変数選択に基づくデータベース駆動型モデリングの構築

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT18078

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2018/04/14

タイトル(英語): Design of a Database-driven Modeling based on Variable Selection using Random Forest

著者名: 今地 大武(広島大学),木下 拓矢(広島大学),山本 透(広島大学)

著者名(英語): Imaji Hiromu(Hiroshima University),Kinoshita Takuya(Hiroshima University),Yamamoto Toru(Hiroshima University)

キーワード: データベース駆動型モデリング|ランダムフォレスト|変数選択|時系列予測|Database-driven modeling|Random Forest|Variable selection|Time-sires prediction

要約(日本語): 近年，解析可能な非線形システムのモデリングとして，データベースを用いて線形システムを逐次生成するデータベース駆動型モデリングが提案されている。しかし，この手法は，出力に寄与しない説明変数が存在すると，線形システム生成時に適切な近傍データが選択されず，モデルの精度が低下するという課題がある。本研究では，変数の重要度が算出可能なランダムフォレストを用いて上記の課題を解決する手法を提案する。

要約(英語): In the field of modeling, the data-base driven modeling scheme is proposed to analyze nonlinear systems with simple structure. On the other hand, this scheme has a problem about robustness to noise variables.This study propose a database-driven modeling based on Random Forest which can calculate importance of each variables.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,265 Kバイト